こんにちは , 私の 名前 は ドン リフケ , そして 私は一緒に サンディア 全国 研究所 , 病気 なれ 発表します の上 信頼性 プラットフォーム で JMP . の 例 私は 使用 もっている に する と ジャンプ の中へ 退職 . 座る 戻る そして 楽しむ . そして さあ 見る どこ これ リード 私たち .
A 少し 少し について サンディア。 私たちは は , 連邦レベルで 資金提供を受けた 研究 政府 所有、 請負業者 運営 施設 . I 've された で サンディア 以来 について 2005 , だいたい。 病気 教えて あなた a 少し 少し について 何 私たちは サンディア国立研究所で行っていること。 私たちは 仕事 主に の上 核 抑止力 . 六 選考科目 プログラム それ だった 働く の上 右 今、 I しないだろう 行く の中へ の 詳細 の これら , しかし 全て の これら プログラム それ あなた 見る の上 私の 画面 は プログラム それ I 働いた の上 そして 持っている 実は 適用済み JMPから 全て の これら として 良い . の 理由 私は 発表します データ の上 退職 は なぜなら a 多く の の もの それ I する は ただ あまりにも センシティブ そして I できない 現在 それ で これ 特定の 環境 . それで、 だった 行く に 使用 いくつかの 楽しい データ それ みんな できる 関係する に . 当然 , これ は a 録音 , それで あなた 所有 あなたの 質問 に の 終わり .
しかし これ は の 同じ プレゼンテーション 病気 なれ 贈る ライブ で の 会議 . L そして 話す について 退職 . なぜ は それは何か それ は それで ある しかし もっている それで 多くの 不確実性 で それ それ 作る それ a 少し 少し 難しい に プラン ? 私は ない もちろん I だろう 欲しい に なれ それなし それ 不確実性 . I 好む a 少し 不確実性 で それ . それ する 作る 計画 のために 退職 a 少し 少し 難しい . しかし I 推測 の上 の 明るい 側 , もし I だった a 猫 , それ だろう なれ 平 もっと 複雑。
による の 方法 , それ の 猫 ここ は a 修理可能 システム , そして それは a 全体 新しい トピック で 一般的な . だった ただ 行く に なれ 行う システム それ は ない 修理可能 , のように 猫 . 何 私たちは できる する は 私たちは できる 使用 の 信頼性 そして サバイバル 道具 JMPにおいて。 いくつかの の の スクリーンショット それ あなた 見る 多分 から 1 年配の方 バージョン の JMP。 これ だった 作成済み コロナ禍以前 . 今 それ 私たちは は の上 新しい バージョン の JMPで かもしれない なれ いくつかの わずかな 違い で 何 あなた 見る そして 何 私は 読む から の スクリーンショット , しかし すべき なれ かなり 似ている ともかく .
しかし だった 行く に 使用する の 信頼性 そして サバイバル そして の 人生 分布 そして フィット 人生 Xによる で JMP に する いくつかの 分析 の いくつかのデータ。私は もちろん について データが は 来る から . で サンディア , 私たちは 持っている a ラボ ニュース それ 来る 外、 毎 カップル の 週 そして で それ ラボ ニュース 彼らは のように に 役職 退職者 死亡者（数） の の 人々 それ 私たちは 働いた と のために a 長さ 時間、 ただ に させて 私たち 知る それ 彼らは 移動しました の上 そして 消えた に a 大きい 研究開発 施設 で の 空 .
それで、 I 考え I できた 使用 それ データ に ヘルプ 自分 プラン のために 私の 退職 . I 掴んだ いくつかの の それ データ そして I 取った データ から 4 違う 期間 , 研究室 ニュース アーカイブ . I 引っ張った いくつかの データ から 2001 , 2007 , 2013 そして 2018 . の 番号 の データ ポイント それ I 掴んだ から それぞれ の それらの は ここ . 良い 見て で いくつかの の これら データ そして 見る どうやって もの は 変化 を通して 時間 として 良い . しかし ともかく , の 番号 の データ ポイント は かわいい 重要な .
これ 少し クリップ , これ 少し 写真 の上 の 右 は a 少し トリビア そこには . もし あなた 見て 非常に近い距離で で の バイオリニスト の上 の 左 , いくつかの の あなた かもしれない 認識する 彼 または さあ 離れる それ 上 に あなた に 形 外 . 多分 病気 それ それ . その 実は 私の パートナー , クレア . 彼女は a 薬剤師 . しかし また a 美しい オペラ 歌手 .
T 彼 ニース もの について 使用 の 退職者 死亡データ のために 自分 は それ それ 人口 は a より良い 表現 の 私の ライフスタイル . 彼らは 傾向がある に 取る 少ない リスク , 鉛 少し もっと 保守的 ライフスタイル そして a 似ている 所得 そして 教育 レベル , の コース , どこ の 最高 そして の 最も明るい 残されたのは の おそらく で の 底 の それ リスト , しかし で 少しでも 私は で それ グループ . その 1 名誉 に なれ 働く と の 皆さん で サンディア . 別の ニース もの について 使用 退職者の死亡データ は、 それ のみ 含まれる それらの 誰が 実は 作った それ に 退職 . I しないで 本当に ケア について の データ のために ない 作る それ 退職 . そして I 謝る に 私の 子供 . 私は で アルバカーキ , 新しい メキシコ 右 今 .
のために それらの の あなた 誰が 愛 速報 悪い そして 知る それ 速報 悪い だった 主に 撮影済み ここ で アルバカーキ , そして それで 私は a 大きい ファン の の 見せる , それで 私は 手に入れた に 置く a 少し 少し の 楽しい もの で の プレゼンテーション . だから私は 投げた a 少し 少し の アルバカーキ 参照 で そこには のために それらの の あなた 誰が は ブレイキングバッド ファン として 良い . そして いくつかの より良い 電話 サウル もの に .
さあ 行く 右 の中へ JMP そして 始める 行う いくつかの の の 分析 . 私は 行く に 救済 その そして 私は 行く に 開ける 上 私の データ ファイル . させて 自分 見る いくつかの スクリーン その周り ここ .
それは 取る 2番 に 負荷 の上 あなたの 画面 . あなた すべき なれ 見る 私の データ ファイル . 何 あなた 見る は の 列 の 年 で の ラボ ニュース . それは の 新聞 それ I 手に入れた の データ から。 の で 毎週 日付 そして I 壊れた それ 下 に 年 . そして これら 他の 列 病気 話す について で a 少し 少し . 右 今 , さあ ただ 見て で の 年 そして の 年 . さあ ただ 見て で の 分布 の の データ そして 見る 何 それ 言う .
もし 私たちは 分析する の 分布 の 年 , 私は ただ 行く に 分析する 分布 の 年 で 一般的な . もし 私たちは 見て で それ , これ は 何 の 分布 見た目 のように . あなた できる 見る a 選別 の a 歪んだ 左 分布 そして 私たちは できる 本当に 見る a 少し もっと 詳細 の上 これ もし 私たちは 行く の中へ いくつかの の の 画面 オプション で JMP。これ データ 実は 最高 フィットする ワイブル 分布 , a 二 パラメータ ワイブル 分布 , どれの 病気 見せる の上 いくつかの の の 未来 スクリーン . しかし 何 私たちは 欲しい に する は 取る これ データ そして 使用 の 人生 分布 に 見て で それ .
私は 行く に ドラッグ 以上 私の パワーポイント ここ そして 見せる あなた それ I セット これら 分布 で の 興味 の 時間 それよりも よりも ただ 実は 行う それ . L 見る で の 分布 の の 4 年 , の 4 カテゴリ の 年 , どれの は , 2001 , 2007 そして 2013 , 2018 , 全て の これら フィット a ワイブル 分布 かなり 良い . I 指名手配 に チェック 私の 予測 いつ I 始める 分析 の データ で 人生 分布 .
それから フィットします 彼ら に a ワイブル 分布 . させて 自分 開ける 上 ... させて 自分 与える あなた a 少し 少し の 背景 の上 の ワイブル 分布 , それ 意思 ヘルプ あなた 理解する いくつかの の の データ 私は 行く に 見せる . これ は 実は a ワイブル 分布... ワイブル 分布 生成された 使用 JMPの 公式 , 実は . 私は 撮影済み 分布 と 違う 健康 予定 そして 違う DOEを支払う ただ に 見せる あなた 何 の アルファベータ する と の ワイブル 分布 . させて 自分 走る 私の スクリプト の上 これ そして 見せる あなた 何 これら 見て のように .
基本的に、 私は ただ 行う a フィット 人生 による X JMPで , そして私は 保存 の スクリプト に の データ テーブル . これ は 主に ただ に 見せる あなた 何 起こる と ワイブル 分布 いつ あなた 振り向く の上 a 地元 データ フィルター ここ そして 見せる あなた 何 の パラメータ する と 違う アルファ そして 違う ベータ版 . もし あなた 持っている ワイブル 分布 どこ... 私は 行く に 選ぶ の 三つ それ 持っている a ベータ の 1つ。 の ベータ ワイブル 分布、 基本的に 決定する これ は の 広める の の 分布 あなた 考える の で 条項 の 標準 偏差 .
いつ あなた プロット の データ の上 a ワイブル 曲線 , あなた 意思 見る それ 彼らは 全て は 平行 線 そして 彼らは 基本的に ただ スクーター 横切って の X 軸 ここ . の ベータ は の スロープ の これ ライン , どれの は の 広める の の データ . もし I 見て で 三つ 曲線 それ 持っている の 同じ アルファ しかし 違う ベータ版 , あなたは 知らせ それ 彼らは 全て 中央揃え で について の 同じ ポイント . 何 の ベータ は 行う は 変化 の 広める . アルファ は 変化 の 位置 の これ。
彼らは 全て 横切って これ ポイント , どれの は 実は で 0.632 . 病気 話す について それ ここ a 少し 少し . しかし けれど の 特性 一生 は の アルファ , そして それは の ポイント どこ あなたの ライン 十字架 63.2% , どれの 来る 外 に なれ 1つ マイナス 1つ 以上 80 もし あなた 欲しい に 得る の中へ の 証拠 の それ . の ベータ は の 広める の の データ、 の アルファ は の 位置 の の データ。 規模 そして 場所は、 時々 何 彼らは 電話 それ . ただ a 少し 背景 の上 それ . 病気 スイング これ パワーポイント 戻る 以上 ここ そして 見せる あなた そして要約する スライド 何 I 平均 .
これら プロット 持っている の 同じ アルファ . 彼らは 全て 中央揃え で の 同じ 場所 . の 三つ それ 持っている の 小さい 矩形 その周り 彼ら は の 同じ ベータ . それで、 彼らは 持っている の 同じ 広める , しかし 彼らは 位置した 異なる なぜなら 彼らは 持っている 違う アルファ . ただ a 少し 簡単な チュートリアル の上 何 の ベータ 分布 パラメータ する に の 曲線 .
さあ ただ 見て で 全て の データ の上 a 近い 上。 例 , 可能性が高い 曲線 データ , そして さあ ただ 見て で の 年 パラメータ . もし 私たちは 分析する の 信頼性 , サバイバル そして ただ 見て で の 人生 分布 の 年 ... 何 私たちは 見る は リニア スケール の上 の X そして Y , しかし 私たちは できる 実は 決定する どれの 分布 システム フィットする ここ . そして 何 私たちは 探す , の コース , は それ の ワイブル フィットする 最高 . これ は 何 の ワイブル 分布 見た目 のように、 の上 全て の それ データ 詰め込まれた 一緒に . 使用 の 分布 プロファイラ , I できる 実は 手動で スクート これ 以上 そして 言う、 I 欲しい に なれ 90% もちろん I しないで 走る 外 の お金 .
I より良い プラン の上 a 退職 年 の だいたい 92 または それで . について 92 に なれ 90% もちろん I しないで 走る 外 の お金 毎 時間 . それ だった 本当に の 集中 の これ 日 で 試している に ヘルプ 自分 プラン 私の 定年退職年齢 . あなた 知る , 彼らは いつも 教えて あなた どうやって 長さ あなた 欲しい に プラン あなたの 退職 のために . の コース , 私たちは しないで 知る . いつもの 私たちは ただ 取る a 野生 推測 , しかし これ は a 少し 少し の データ 駆動 決断 作る 行く の上 ここ .
何 もし 私たちは 見て で これら を通して の 4 違う 年 , 私たちは できる 使用 の 同じ プラットフォーム , の 信頼性 サバイバル または フィット 人生 による X。 私たちは できる 見て で の 年 対 の 実際の 年 ここ . さあ 見る どうやって の 年 見て 異なる . させて 自分 振り向く の上 の 密度 曲線 ここ それで あなた できる 見る どこ それらの 秋 . 私はこれをワイブルにしたい 分布 . 私たちは できる また 振り向く の上 分位数 線 に 見る どうやって もの 変化 を通して 時間 . これ は の 10、 15 , 98% 分位線 .
それ 見た目 のように 多分 多分 から 2001 に 2007 もの 持っている 変化 a 多く , しかし について 2013 , 多分 の 人々 は リビング a 少し 少し より長く ベース の上 の 2013 そして 2018 データ . 私たちは 行く 下 ここ そして 見て で の 詳細 の これ Fit Life by X . あなた できる 見る の プロット すべて別々に ここ . これら 少し プロファイラー は 楽しい に 混乱 と ここ . あなた できる 見る の 年 , の 確率 の 失敗 . 見た目 のように 私は 手に入れた の 長さ 走る そして の 確率 の 失敗 は... 病気 ただ 置く a 90 ここ .
しかし 私たちは できる 見る それ それ 見た目 のように 私たちは は 取得 a 少し 少し より健康的 なぜなら これ 確率 は 行く 下 を通して 時間 , で 少しでも のために 90 年 古い . そこには a 多く の もの で ここ それ あなた できる いじくり回す その周り と . I しないで 持っている の 時間 に 見せる あなた 全て の それ , しかし 私が 欲しい に 得る 下 に ここ は ... これ 位置 規模 . これ 少し テスト ここ は 語る 自分 , は 私の 場所 違う , 想定 私たちは しないで 持っている の 同じ データ , の 同じ 失敗 機構 , どれの で 理論 私たちは する , 右 ?
私たちは 全て 持っている の 同じ 失敗 , しかし の 物理 の の 人間 のように 失敗 すべき なれ 絶え間ない . そして それで 私たちの データ すべきではない 変化 多くの . しかし 想定 私たちは 持っている の 貯蓄 ベータ版 そして の アルファ 変化 , で 他の 言葉 , は の 位置 の これら 変化 ? そして の データ 言う , うん , それ だった 拒否する の ヌル 仮説 それ の データ は ない スクーター 横切って これ X 軸 を通して の 年 . そこには a 変化 . 今 探しています で 場所 そして 規模 , それ 見た目 のように それは 限界 .
私は 話をするつもりです もっと , いつ 私たちは 下 に の ワイブル ここ、 の 実際の ワイブル データ . の ワイブル 探しています で ありますか a 違い で の ベータ , で の 斜面 または で の 広める の の データ 年 に 年。 その 右 の上 の 角 の いる 拒否する の ヌル 仮説 それ 彼らは 位置した , それ 彼らは 実は の 同じ の上 の 斜面 . もし あなた 欲しい に 見て で 違う 分布 を通して の 年 , あなた できる 実は する a 統計 テスト に 見る もし もの は 変化 を通して 時間 , の 分布 の あなたの 信頼性のある データ .
右 . それで、 何 午前 I 忘れる ? させて 自分 スライド 戻る 以上 ここ に の パワーポイント . 何 私は ない 行う , 私は ない 考慮する 検閲済み データ . I しないで 持っている の データ のために みんな 誰 まだ 生きている . の 退職者 は まだ 生きている , しかし I ただ しないで 持っている アクセス に それ . それで、 I 考え , 良い , 何ですか それ 行く に する に 私の 分析 ? 良い , I できる 遊ぶ その周り と の データ I 持っている そして 行く 戻る で 時間 . のために 例 , I できる 行く 戻る に 2007 そして I できる 扱う の 2013 そして 2018 データ として 検閲済み データ なぜなら I 知る それ それらの 退職者 は まだ 生きている . ただ に 見る どうやって それ 影響する 私の 分析 , の 事実 それ 私は ない 含む 検閲済み データ . I した する それ . I 行った 戻る そして めちゃくちゃにした その周り と それ . 病気 見せる あなた a 少し 少し の それ , しかし I しなかった 本当に 探す 外 多くの . として 私たちの 素晴らしい 友人 ジョージ 箱 それ モデル その周り の 実用的 質問 , どうやって 間違っている する 彼らは 持っている に なれ に ない なれ 役に立つ ?
そして I 本当に しなかった 探す 何でも 役に立つ で 行う それ . しかし I 意思 見せる あなた で 少しでも 何 I した . に 納得させる 自分自身 それ ない 持っている それ の データ のために の 退職者 まだ 生きている、 は ない a 問題 . もし 私たちは 見て で の ... させて 自分 表にする 私の データ 本物 素早い . もし I 見て で の 年 , の 年 の の データ 対 かどうか または ない I 一時停止中 の データ , 何 I した は I 取った の 2018 データ そして 一時停止中 それ そして 働いた 私の 方法 戻る に 2013 .
私たちは した 1 分析 の上 2013 使用 の 三つ 年 の データ そして それから 使用 の 2018 データ として 一時停止中 データ . の コース , I 持っていた に 取る の データ から 2018 そして I 持っていた に 引き算 五 から それ なぜなら それ だろう なれ の 年 で 2013 。 私 n 注文 に 含む それ 一時停止中 データ , I 持っていた に 調整する 彼らの 年 それに応じて として 良い . しかし I また した それ のために 2007 . させて 自分 見せる あなた で 表形式 形式 , I 作成済み a カラム 呼ばれる つるす 2007 どこ I 取った データ から 2018 そして 2013 そして また 一時停止中 それ .
I 取った 外 私の データ の 知られている 死亡者（数） そして 半分 私の データ として 一時停止中 データ , 人々 誰が は まだ 生きている . あなた できる 見る それ ... させて 自分 見せる あなた 何 それ した に の データ . のために の 年齢 2013 データ まだ 生きている , あなた できる 見る それ その 基本的に の 2018 データ マイナス の 五 年 . もし I 見て で の 実際の 年 ここ . もし 私たちは 見て で の 平均 年 , 基本的に これ は の 平均 年 のために の 2018 データ . による 停止 , I 基本的に ただ 差し引いた オフ の 五 年 ここ . そして 治療済み 外へ 一時停止中 データ .
そして の 同じ 行く のために の 2007 データ . T ここ その代わり , I 信じる , 私はただ ただ 差し引いた オフ 九 年、 そして 五 年 のために の 18 に 2013 データ . いつ I 書いた の 分析 の それらの , 私は ただ 行く に 見せる あなた の上 の パワーポイント スライド 何 それ 見た目 のように なぜなら それ 作品 外 便利 のために 自分 に ジャンプ 戻る そして 前 間 これら 二 に 見せる あなた の 違い . 何 I 見つかった だった それ これ だった 私の オリジナル データ そして それから これ は の データ 治療 2018 データ 一時停止中 そして 行う の 分析 の 2013 データ .
あなた できる 見る それ の エリア の 興味 どこ 私は 本当に 心配している について は どこ 私は 横断 それ 多分 90% 確率 . それ しなかった 変化 多くの で 全て . そして それから これ は 投げる の 2018 そして 2013 データ 資産 その間 の 分析 ベース の上 2007 データ そして の 2001 データ。 あなた できる 見る それ それ 本当に しない 変化 の 曲線 多くの で の エリア それ I ケア について . それ 与えた 自分 の 快適 それ I 本当に 午前 ない ない 多くの による ない 検閲 外 の データ .
I 平均 による ない 持っている これ 検閲済み データ . どうやって した I 計算する 私の 90% 自信 間隔 ? 私は 行く に ただ 見せる あなた で パワーポイント どうやって I した これ ただ で の 興味 の 時間 . I できる 使用 の 分位数 プロファイラ そして 見て で の 5% 95% 確率 そして 計算する 私の 90% 自信 間隔 . 通常 , 何 あなたは 見る のために データ そして で これ 場合 , その 66 年 古い、 96 年 古い . しかし 本当に 何 I ケア について は の アッパー 制限 . I のみ ケア について 私の 90% 確率 . そして で これ 場合 それ だった 年 94 .
ベース の上 これ 分析 , I 今 知る それ I 欲しい に なれ 90% もちろん I しないで 走る 外 の お金 . I すべき プラン に ライブ に なれ 94 . これ は ベース の上 私の 歴史的 データ . 定量化 それ 不確実性 , これ は 基本的に ... A 少し 少し ユーモア トーン で .
の 次 段階 で これ だった に 試す そして 形 外 ... 私は 行く に 投げる で a 少し 少し の ボーナス 材料 ここ 超えて の 生活に合う状況 . ここ 私たちは 持っている これ 道具 呼ばれる の 年金 道具。 私たちは できた 実は 置く で の 年 だった 行く に 退職する、 そして 私たちは できた また 仮定する a 給料 増加 そして a 非 ベース , どれの は、 基本的に、 何 あなた だろう 電話 a ボーナス で プライベート 業界 .
私たちは できた 置く それらの の中へ これ 道具 そして それ だろう 唾を吐く 外 私たちの 年金、 私たちの 推定 毎月 年金 . I 考え , 良い , それ しない ヘルプ 自分 多くの。 何 I 欲しい に する は、 I 欲しい に 逆行する- エンジニア それ 道具 それで それ I 持っている の プロファイラ に いじくり回す と . I 行った の中へ の JMP そして I 作成済み a 応答 表面 モデル , そして I 基本的に 入力 三つ 違う 年齢 で 退職 , 62 , 65 そして 68 .
I した 三つ 違う 給料 増加 そして I 試してみた 三つ 違う ベース 賞 として 良い . させて 自分 引く データ 以上 ここ . これ は 何 の データ 見た のように いつ I 走った の 実験 . 私は ただ 行く に 見せる あなた の の スクリーンショット から JMP それよりも よりも する 1 実際の JMP 分析 なぜなら 私は のように 20 分 すでに そして私は 作る もちろん I 持っている 十分 時間 に カバー 全て の これ .
いつ I 作成済み これ 実験 , あなたは 知らせ それ の 走る は 整理済み . それは わかった なぜなら 私は 行う a コンピューター シミュレーション それで、 I しないで 持っている に 心配 について 潜んでいる 変数 のように の 温度 で の 部屋 , の 湿度 そして の オペレーター . 私は 行く に 得る の 同じ 答え 関係なく の の 注文 それ I 走った これ . それで、 その より簡単に のために 自分 に する の 道具 に 走る 彼ら で 注文 . しかし いつ あなた する それ デザイン の 実験 , あなた 欲しい に ランダム化 あなたの 走る . する ない 走る 彼ら で 注文 外 の 利便性 . もし あなた する、 あなた 感じる、 わかった、 あなたの 菌株のセット 意思 教えて あなた それ あなた できる 使用 の どうやって に セット 簡単、 方法 変更 と の 変化、 特徴 で JMP に 作る もちろん あなた する それ きちんと による 使用 いくつかの ブロッキング .
私の 入力 だった 全て 直交 . I カバー 全て 組み合わせ の 私の... 年 で 退職 , の 三つ 違う 年齢 そして の 三つ 違う 月 ベース 賞 そして の 三つ 違う 給料 増加 パーセンテージ . これ は の 見て で の 分析 あなた できる する いつ あなたは 設定 上 あなたの 実験 JMPにおいて。 あなた できる 作る もちろん それ あなたの 主要 影響 は のみ 相関関係 に 彼ら自身 . そして それ そこには ミニマル 相関 に 他の 変数 , で 二 要素 交流 は また a 二乗 学期 以来 I した a 応答 表面 モデル。
しかし の ネット 結果 だった a ニース 予測 プロフィール そして 私は 行く に 行く 先に そして ただ 走る これ そして 見せる あなた . 予測 プロファイラ . いつ I セット 上 の 実験 , I 教えて JMP。 いつ あなた セット 上 1 実験 JMPで , その ニース なぜなら それ 与える あなた これら スクリプト すでに で あなたの データ テーブル . 私は ただ ランニング の モデル データ テーブル . そして JMP 言う , おお , I 知る 何 あなた 欲しい モデル化する , なぜなら I だった ここ いつ あなた セット 上 の 実験。 そして それ 与える 自分 私の Y そして それ 与える 自分 私の Xs .
それ 走る 私の 分析 のために 自分 . I できる 今 使用 の プロファイラ JMP、 それよりも 持っている に 置く で 1 年、 給料 増加、 そして非塩基 賞 の中へ それ 道具 そして 取得 1つ 番号 外 . 今 I 持っている の プロファイラ 私は逆転します 設計された 彼らの 道具 つまりそういうことだ。 I できる 見る 何 私の 毎月 利点 は 行く に なれ 対 a 給料 増加 , 非 ベース、 どこ あなた 見る それ 非 ベース 賞 しない 本当に 持っている 多くの 効果。 給料 増加 , ない 多くの 効果 . そして の コース , 年 として 私たちは だろう 期待する、 持っている の ほとんど 効果 .
何 する I する と これ 情報 ? 良い , 何 I 本当に ケア について は 私の 一生 利点 . そして 私は また 私は 心配している について インフレーション . それで、 I 追加した いくつかの 公式 に これ . I 追加した a 一生 利点 , どれの は ただ 私の 毎月 利点 タイムズ どうやって 長さ 私は 行く に ライブ . もし あなた 欲しい に 見て で の 式 , あなた できる 見る その 基本的に 私の 毎月 利点 タイムズ どうやって 長さ 私は 行く に ライブ . そして それは 私の 一生 利点 .
それは 何 I 本当に ケア について , は どうやって 多くの お金 私は 手に入れるつもりだ で 私の 一生 . I 知る もし I 退職 以前 , 私は 行く に 得る 少ない お金 . それは a いいえ 頭脳 . しかし I 欲しい に 知る , は そこには a ポイント の 減少する 戻ります。 W 雌鶏 I 見た で の 年 で 退職 , 私の 一生 利点 のために 80 , 84 そして 98 作成済み 三つ 別 列 のために それらの データ 意思 なれ の コラム。これら全て データは l なれ 提供された に あなた として 良い , もし あなた 欲しい に いじくり回す と それ .
しかし 何 あなた できる 見る は a 一生 利点 のために エージング . それは 実は a ポイント の 減少する 戻ります。 どこ I かもしれない として 良い ただ 退職 で 65 なぜなら 私は 行く に 得る 少ない お金 , しかし 私は 行く に 得る それ のために a より長く 期間 の 時間 . 今 , として それ 開始 に 増加、 もし 私の 一生 で 年 84 , 結局 私の 一生 利点 だろう 持っている された a 少し 少し より良い 吊り下げ の上 そこには . そして として I 得る 年配の方 , の コース , 私は より良い オフ 待っている として 長さ として I できる に 退職 .
しかし I 本当に しないで 知る . I しないで 知る 何 それ 番号 は . 私の 最高 推測 は 84 . それ だった の 50番目 パーセンタイル 私の フィット . もし I 欲しい に なれ 本当に 保守的 , 私は 探しています で 90 . しかし I また 指名手配 に 見て で どうやって インフレーション 問題 . I 見た で の 現在 価値、 I 置く a 式 で JMP . そこには 実は a 式 のために 現在 価値 . させて 自分 説明する [聞き取れない 00:26:05] 私は 見せる あなたに 本物 素早い .
で JMP あなた できる 実は 使用 a 式 似ている に 何 Excel もっている そして 計算する このプレゼント 価値。 そして それ 調整する のために インフレーション . これ は 何 あなたの お金の 価値 今、 相対的 に 何 あなたは 予測する , の 未来 インフレーション レート は 行く に なれ 年間 インフレーション レート . で 0% これ 現在 価値 は ただ あなたの 一生 . の 番号 の 支払い あなたは 行く に 持っている を通して あなたの 一生 タイムズ の 支払い 額 基本的に , しかし あなた 得る 罰せられた として インフレーション 行く 上 , それ になる 少ない そして 少ない . もし I 見て ただ で の インフレーション 現在 価値 データ ... もし I ただ モデル それらの , 何 I 気づいた だった ... これらを作ります 少し 大きい それで あなた できる 見る 彼ら .
I 気づいた それ いつ 私の 給料 増加 は より小さい、 より低い ... これ は a 二 要素 交流 . あなた できる 見る の 斜面 変化 . それ だった いくつかの 小さい 給料 増加 , どれの は おそらく ない 非現実的 で の 来る 未来 . そこには は a ポイント の 減少する 戻る いつ 私たちは 罰する のために インフレーション . で より低い インフレーション , そこには は ない それ 大きい の a 利点 に 待って に 退職 . 一度 I 打つ について 65 または それで , その 起動 に 平らにする 外 . 本当に の 違い ではない それ 大きい .
もし 私たちは 見て で の 予測 価値 , これら は ない 私の 実際の 数字 . これら だった ベース の上 検閲 の データ 使用 a ピッチファクター の 4,000ドル a 月 , どれの は の 典型的な 退職者 所得 . I 気づいた それ として I 重さ , それ 平らにする 外 それで それ しない 本当に 支払う に 待って に 退職 . 私は 使用 これ 情報 に ヘルプ 自分 決める いつ I 本当に 欲しい に 退職 . 右 今 , 病気 なれ 62 で 5月 , それで 私は 起動 に アプローチ の 能力 に する これ .
おそらく 行く に 待って に 64 , 65- 仕事 に どこ の 違い で 私の 現在 価値 は ない それ 大きい . それは a 少し 素早い ボーナス の上 どうやって I 使用 の デザイナー 実験 特徴 JMPで に 逆行する- エンジニア これ . で まとめ , I 見た で の 退職者 死 データ そして I セット の 人生 分布 そして フィット Xによる人生、 I 見た で 4 違う 時間 期間 そして 気づいた 多分 私たちは した 得る a 少し 少し より健康的 そして より健康的 で 2013 , しかし による 2018 それ 持っている 平らにした 外 . I する 持っている いくつかの 2021 データ それ I しないで 持っている で これ プレゼンテーション、 しかし 次 年 で の 会議 で スペイン で 行進 , それ その 実は かわいい フラット から 2013 に 20 18 に 2021 . だった 本当に ない 取得 より健康的 , リビング より長く . それは 行く に ヘルプ 自分 と 私の 決断 . I 取った a カスタム デザイン 実験 ボーナスとして 材料 ここ , そして I 逆行する- 設計された これ ウェブ ベース アプレット それ 私たちは 持っている そして 使用済み の プロファイラ に 交換する それ 1つ データ ポイント で a 時間 . A 本当に いいね もの , あなた できる する JMPで . I だろう 取る 質問 ここ もし だった 生きている .
そして と それ , I 欲しい に 言う 1つ 最後 もの . I 本当に 欲しい に 捧げる これ プレゼンテーション に 私の 兄弟 , 誰が I 失った a カップル の 年 前 に 脳 癌 , 誰が だった のみ 15 数ヶ月 若い よりも 自分 . 彼 だった a 仲間 パスワード そして また a 仲間 JMP ユーザー . いくつかの の あなた 5月 持っている の 彼 で の JMP 会議 そして だから私は 捧げる これ に 彼 . 感謝 あなた とても 多くの .
